股票市場動量效應

❶ 什麼是動量效應

動量效應(Momentum effect)一般又稱"慣性效應"。動量效應是由Jegadeesh和Titman(1993)提出的，是指股票的收益率有延續原來的運動方向的趨勢，即過去一段時間收益率較高的股票在未來獲得的收益率仍會高於過去收益率較低的股票。
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❷ 怎樣使動量效應發揮的更好，在股市中

股票的動量效應，是指投資者可以通過買入過去收益率較高的股票賣出過去收益率較低的股票獲利，這種利用股價動量效應構造的投資策略為之動量投資策略。又叫動量效應投資策略。
只談在國內的市場。
短線效應是跟游資的介入深度有關。
中長線效應是跟信息的有效期和市場炒作熱度有關。
也就是說。要動量效應發揮的更好，首先概念有效期要大要長，短期內，各類資金炒作比較頻繁，市場認同度高。

❸ 如果你在我國股票市場採取動量交易策略,你會採取多久時間的動量周期,為什麼

國內A股市場的動量周期一般短線可參考5、10周期，中線可參考20至60，長線可參考120至240。

❹ 什麼是動量交易策略

動量交易策略，即預先對股票收益和交易量設定過濾准則，當股票收益或股票收益和交易量同時滿足過濾准則就買入或賣出股票的投資策略。行為金融意義上的動量交易策略的提出，源於對股市中股票價格中期收益延續性的研究。
動量投資策略的主要論據是反應不足和保守心理，研究認為動量交易策略能夠獲利，存在著許多解釋：一種解釋是，「收益動量」，即當股票收益的增長超過預期，或者當投資者一致預測股票未來收益的增長時，股票的收益會趨於升高。因此，動量交易策略所獲得的利潤是由於股票基本價值的變動帶來的。另一種解釋是，基於價格動量和收益動量的策略因為利用了市場對不同信息的反應不足而獲利。收益動量策略是利用了對公司短期前景的反應不足一一最終體現在短期收益中;價格動量策略利用了對公司價值有關信息反應遲緩和在短期收益中未被近期收益和歷史收益增長充分反應的公司長期前景。

❺ 動量效應的研究發展

自從Jegadeesh和Titman（1993）發現股市存在動量效應以來，對動量效應的研究逐漸成為金融學中最「核心」的領域。行為金融學和傳統金融理論對此類問題的解釋始終存在分歧。
一、行為金融與中國大陸股市的動量效應
（一）傳統金融理論與行為金融模型
Fama和French（1993，1996）等從傳統理論的角度對動量效應進行了解釋：動量效應不是市場無效的證據，動量策略的超額收益可能與人們採用的理論工具有關——在資本資產定價模型中，β值不是好的風險指標，只要在因子模型中加入新風險因子，超額收益或許就會消失。但對因子模型中應當加入哪些風險因子，學者們未能達成共識。
行為金融則認為傳統金融理論的前提出了問題，因而試圖從投資者的決策行為入手來找出動量效應的產生機制，但這些解釋也存在缺陷。Shefrin（2000）認為，行為金融模型對投資人行為模式的假設，並沒有以心理學試驗為基礎，缺乏合理的依據。正如Peter（1999）所認為的：「為了發展一個理論模型而尋找不合理的邏輯假設就好比把車放到了馬前頭」。與此同時，這也使經濟學失去了自己的特點，經濟學畢竟不是心理學，它不應該研究具體的認知模式，其假設應具有一定的概括性與抽象性。
（二）中國股市的動量效應與行為金融
對於中國股市的動量效應，中國學者進行了大量研究。王永宏、趙學軍（2001），朱戰宇、吳沖鋒和王承煒（2003），吳世農、吳超鵬（2003），肖軍、徐信忠（2004），馬超群、張浩（2005），趙振全、丁志國和蘇治（2005），林松立、唐旭（2005）等都認為，如果採用月度數據檢驗，中國大陸股市並不存在明顯的動量效應，而中長期反轉現象則比較突出；周琳傑（2002）發現動量策略的利潤對形成期和持有期的期限敏感，形成期和持有期為一個月的動量策略贏利性最為顯著；劉煜輝、賀菊煌和沈可挺（2003）則認為形成期和持有期在2周和24周之間的動量策略有顯著收益；余書煒（2004）則發現形成期和持有期在10到15天的動量策略有顯著收益。曹敏、吳沖鋒（2004）認為，中國大陸證券市場作為新興市場，和西方證券市場的反向策略存在差異，主要表現在中國股市的反向周期短於西方發達國家。
雖然以上實證研究的樣本期間不盡相同，但一致結論是中國股市的動量策略利潤只存在於形成期和持有期在4周以內的周期策略中；而西方國家股市的動量策略利潤一般存在於形成期、持有期為中期（3-12個月）的策略中。朱戰宇、吳沖鋒和王承煒（2003）等都認為，BSV模型、DHS模型、HS模型等模型沒有揭示出中國股市動量效應產生的機制。他們認為，BSV模型、DHS模型等模型中的投資者是根據對上市公司業績的預期來對公司的股票進行估價的，這符合發達資本市場上投資者的投資行為模式，而國內投資者基本上不關心公司的基本面，愛好短線操作，容易出現跟風等現象，從投資者認識偏差角度來解釋中國股市的動量效應並不合適。
二、奈特不確定性視角下的股市動量效應
1.不確定性的兩種分類
奈特（Knight，1921）把未來的不確定性分成兩種情況：一種是具有確定概率分布的不確定性，就是常說的「風險」（risk）；另一種是沒有確定概率分布的不確定性，其主觀概率是不確定的，稱為奈特不確定性或模糊（ambiguity）。如果拋硬幣的話，你會知道風險有多大，如果賭正面，贏的概率是50%。奈特認為，當你完全不知道各種可能性狀態以及各種狀態的概率時，就存在奈特不確定性。Savage（1954）等認為，雖然有時不能計算出某種事件的概率分布，但我們可以對這個事件指定一個先驗信念，這對建立數理模型的技術選擇沒有什麼區別，因此，奈特對不確定性的分類沒有意義了。Ellsberg（1961）等通過一系列試驗否定了Savage假設。他們的試驗表明，奈特對不確定性的劃分是有意義的。這些試驗還表明，人們常對奈特不確定性表現出厭惡的傾向，即便告訴試驗者Ellsberg試驗存在邏輯上的矛盾，試驗者仍然堅持自己的選擇，並願意為避免奈特不確定性而支付溢價。他們發現有人喜歡賭博（風險），卻不喜歡奈特不確定性，厭惡奈特不確定性的人不一定厭惡風險。這進一步證實奈特的觀點：風險厭惡和奈特不確定性是兩種不同的現象。他們還發現，在面臨奈特不確定性時，人們更在乎別人的想法，更容易形成「羊群效應」。
2.系統的復雜性造成了奈特不確定性
奈特不確定性是如何產生的呢？現代自然科學證明，由於系統內部的非線性機制（或正反饋機制或復雜性機制）造成了系統的進化，從而形成了奈特不確定性。如果系統是一個簡單的系統，那麼這個隨機過程就是遍歷的（ergodic），可以通過頻數試驗等方式得到這個過程的概率分布。自然界大多數隨機事件都屬於這種過程，這種過程就是一般不確定性——風險。但如果系統是進化的，過程就是非遍歷的（nonergodic），即使具備了歷史的和當前的所有信息（完全信息），也無法獲得某種未來不確定事件的概率分布，因為它不是過去過程的簡單重復，永遠有新的狀態被創造出來，我們不能預知這個狀態，更不可能獲得這種狀態的概率分布。經濟社會中的大多數系統都屬於這種過程，這種不確定性就是奈特不確定性。
（二）奈特不確定性視角下的動量效應微觀機制
Lewellen和Shanken（2002）認為，股票價格序列的可預測性與股票定價過程中的「參數的不確定性」有關，當決策者對未來現金流量的先驗信念不確定時（即存在概率分布的不確定性時），代表性投資者通過貝葉斯過程逐漸更新信念，這個學習過程滲透到股票定價過程中，導致股票價格正相關。
徐元棟、黃登仕（2003），徐元棟（2004）從奈特不確定性的角度探討了股市動量效應產生的微觀機制。與LS模型類似，投資者也不可能准確地確定未來現金流量的的概率分布，原因就是投資者面臨奈特不確定性。與LS模型不同，他們認為，市場上的投資者不能用一個「代表性投資者」來代替，這些投資者是不同質的，他們對未來現金流量具有不同的先驗信念。當這些異質投資者出現市場傳染現象時，就造成了動量效應。
Ford、Kelsey和Pang（2006）則從微觀金融角度研究了動量（反向）效應產生的機制。當市場上出現模糊（ambiguity）信號、不能確定股票的基本價值（面臨奈特不確定性）時，如果做市商與投資者都表現出樂觀情緒（悲觀情緒），股市就會出現動量現象。
Gerdjikova（2006）試圖在CBD理論（Casebased Decision Theory，案例決策理論）下解釋股市上的所有異常現象。由於投資者面臨奈特不確定性，他無法確定股票的基本價值。如果股票價值在合理區間內，投資者為了追求更多財富而在股市上頻繁交易從而造成了動量效應。
奈特不確定性視角下的動量效應機制理論認為，投資者不能確定股票未來現金流量的概率分布，異質投資者的市場傳染或者情緒的悲觀（樂觀）造成了動量效應。這些模型可以較好地解釋中國股市的動量現象。行為金融認為，決策者對股票現金流量的概率分布是確定的，不存在所謂「奈特不確定性」，是有限理性的投資者犯了認識偏差錯誤，從而造成了動量效應。這兩種解釋的最大分歧在於對不確定性的處理。
（三）奈特不確定性視角下的「奈特不確定性厭惡」補償模型
近年來，西方學者開始從奈特不確定性「厭惡」的角度來研究動量策略的「利潤」的來源。Andrew和Hodrick（2006）、Zhang（2006）等發現動量策略的超額利潤以及收益率橫斷面差異與奈特不確定性有正相關關系。Anderson、Ghysels和Juergens（2005，2006）則試圖在資產定價模型中加入「奈特不確定性厭惡因子」來解釋股市中的動量效應現象。從奈特不確定性角度看，投資者除面臨一般風險外，還面臨「更高級風險」，即奈特不確定性。只要在定價因子模型中考慮這種「更高級風險」，異常超額收益就會消失。
（四）奈特不確定性視角下兩種解釋方案的邏輯聯系
從奈特不確定性視角來研究動量效應也有兩條思路：一是從奈特不確定性角度研究動量效應產生的機制；二是在傳統的資產定價模型中加入「奈特不確定性厭惡因子」，將其作為動量策略「超額」利潤產生的來源。從邏輯上看，這兩條思路並不矛盾，奈特不確定性視角下的動量效應的微觀機制涉及的是「里」，「奈特不確定性厭惡補償」模型涉及的是「結果」，是「表」。以奈特不確定性為邏輯起點，可以將這兩條研究思路緊密地聯系在一起。
行為金融模型主要從認識性偏差（或雜訊）或信息不完全的角度對動量效應等異常現象進行了解釋。但問題是既然這些直覺性決策容易導致認知偏差，投資者為什麼仍然採取直覺性決策模式呢？行為金融沒有給出「理性」決策者產生上述決策行為模式的原因。實際上，投資者面臨的是奈特不確定性的環境，表現為事實上的「有限理性」。從決策行為可以看出人類在進化過程中的學習與記憶自適應性：傾向於本能的自我安全感（自我控制、認知失調）以及通過直覺性決策方式進行決策，即原則理性（rule rationality）（Aumann，1997）。在原則理性的視角下，如果決策者處於一個復雜的、奈特不確定性的世界，採用直覺性決策是合乎他們的理性的。
行為金融沒有對「雜訊」給出一個確切的定義。如果雜訊是與投資價值無關的信息，作為理性投資者為什麼不能過濾雜訊？行為金融學也重點研究在信息不對稱的情況下，有信息優勢或劣勢的投資者的行為對證券價格的影響。有人認為，對於公開市場上的大量、普遍交易的股票來說，投資者之間信息不對稱的可能性很小，也就是說不存在使股票價格產生大波動的信息不對稱問題。也有人認為，「雜訊」是與股票價值相關的信息，但由於投資者在面臨奈特不確定性時的「原則理性」，決策者只能憑直覺利用這些信息。

❻ 動量效應和反轉效應產生的根源是什麼

動量效應與反轉效應，動量效應與反轉效應關系。動量效應和反轉效應產生的根源在於對信息的反應不足與過度反應.利用業績披碟後公司股價走勢變化這一例戶，動量效應行為金融對動扭效應進行了解釋。動量效應是當公司公布收益上升的消息後.股票價格首先在短期內表現出持續的走勢，動量效應隨後在長期又出現反轉走勢。動量效應之所以在前期出現持續走勢，動量效應關鍵在於投資者對新信息反應不足，過於保守。
此時.由於歷史信息較之新信息更具顯著性，因而對新信息估價過低，動量效應投資者仍錨定於過去的歷史價格，動量效應因而價格趨勢並未因新信息的出現而有所改變.隨著時間的推移.新信息變得較歷史信息顯著.此時投資者對新信息估價過高，動量效應出現過度反應。動量效應間贏者輸者效應相同.動量效應過度反應所導致的價格偏離不會長久持續下去.偏離的價格最終得到糾正，動量效應因而出現反轉的走勢。

❼ 想要在我國股市中賺到錢，到底是有多麼的困難呢

教科書上有一個非常有趣的例子：經濟學教授和他的學生走在路上，看到前面的鈔票，教授不必拿起，這絕對是虛假的鈔票。學生不相信，走過，看到，這是一個假冒鈔票，教授解釋說：「如果這是一個真正的錢，它被別人帶走了。」這就像超市檢查員一樣，你不必弄得上，因為前客戶已經計算出來了。把這個邏輯放在股票市場上：沒有必要花你的心，想想購買那些庫存，因為他們的價值是相似的，這是有效的市場假設的想法。有效的市場假設認為，在正常和有效的市場中，股價反映了所有信息的變化，任何人都無法分析股票以獲得過度福利。

與定義相結合，我們可以在目前的A股市場上進行概括，股票價格已經能夠反映所有歷史信息和小部分基礎。這意味著我們可以通過分析剩餘的公共信息來選擇良好的股票並運行市場。在未來，隨著信息和通信媒體的快速發展，如互聯網，投資者的平均水平將繼續增加，整體市場的有效性將繼續增加，這意味著我們已經取得了盈餘的成本信息，並希望獲得多餘的回報需要支付越來越多的能量。換句話說，我們投資的本質是面對市場效率。只有有必要繼續投資時間能源，不斷學習進步，並不斷挖掘企業的剩餘公共信息，而不是股票價格歷史技術信息可能會贏得市場。這實際上是符合價值投資的概念，[Value 50]的目標是通過這種仔細選擇來脫穎而出超過3,000股股票。把你的眼睛長，過濾出短期市場的噪音，冷靜下來做研究，這是很長一段時間。

❽ 如何用eviews編寫動量效應代碼

使用GLM Univariate 模型，其主界面的Fixed Factors用於分析固定效應模型，Random Factor 用於分析隨機效應模型，如果這兩個位置都有變數，你就可以分析混合效應模型了。

❾ Fama-French 五因子模型解釋了動量效應和反轉效應嗎

覺得FF5能解釋
動量效應
，否則不會把Carhart的第四個因子舍棄。
上證180指數
交易，通過考察動量和反轉策略的收益情況
驗證中短期動量效應和
反轉效應
的存在性，並分析不同
市場形勢
下的效應差異，之後根據
流通市值
將A股市場劃分為
大盤股
和
小盤股
，探討交易量沖擊和收益率沖擊
下的股價
反應不足
或過度反應與動量或反轉效應之間的關系。在
BSV模型
和HS模型的基礎上，對動量和反轉效應的形成機制提供一個可能的解釋。